An International Survey of the Management of Atrial Fibrillation in Critically Unwell Patients
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To evaluate the current management of new-onset atrial fibrillation and compare differences in practice regionally. DESIGN: Cross-sectional survey. SETTING: United States, Canada, United Kingdom, Europe, Australia, and New Zealand. SUBJECTS: Critical care attending physicians/consultants and fellows. INTERVENTIONS: None. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: A total of 386 surveys were included in our analysis. Rate control was the preferred treatment approach for hemodynamically stable patients (69.1%), and amiodarone was the most used antiarrhythmic medication (70.9%). For hemodynamically unstable patients, a strategy of electrolyte supplementation and antiarrhythmic therapy was most common (54.7%). Physicians responding to the survey distributed by the Society of Critical Care Medicine were more likely to prescribe beta-blockers as a first-line antiarrhythmic medication (38.4%), use more transthoracic echocardiography than respondents from other regions (82.4%), and more likely to refer patients who survive their ICU stay for cardiology follow-up if they had new-onset atrial fibrillation (57.2%). The majority of survey respondents (83.0%) were interested in participating in future studies of atrial fibrillation in critically ill patients. CONCLUSIONS: Significant variation exists in the management of new-onset atrial fibrillation in critically ill patients, as well as geographic variation. Further research is necessary to inform guidelines in this population and establish if differences in practice impact long-term outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».